[亞洲] 海外工作分享- 新加坡Google數據分析師

看板Oversea_Job作者juniorbd (!!)時間4年前 (2019/06/07 15:10)推噓8(8推 0噓 0→)

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人物專訪：結合互聯網及大數據應用的網路警察- 專訪新加坡Google數據分析師 Patrick 語音原文：http://shelleyadventure.com/patrick-interview-part1/ 知道網路警察這個工作嗎？本集要專訪的人物是目前在新加坡Google辦公室擔任數據分析師的香港朋友Patrick，他在台大及倫敦政經學院完成他的大學及碩士學歷後，回到香港 Yahoo工作，幾年前，又轉往新加坡Criteo 及Google工作，一直在互聯網工作的他，今天要跟我們分享他海外工作的內容及聊聊互聯網的趨勢發展。網路警察的工作內容我在Google是一個數據分析師，主要負責網路廣告投放publisher分析.。在Google裡面， Publisher有分兩種，第一是網頁，第二是App。我就像網路警察一樣，利用大數據來抓一些不好的App，胡亂投放廣告或者App內容有不恰當的內容卻投放了Google的廣告。由於市場上有幾百萬的App在投放Google廣告，我們，我們team 必須利用大數據來有效快速抓高風險的App，然後對違規App進行處分。大數據的內容很多，比如說使用者行為、App投放廣告行為、應用市場搜尋下載行為、應用市場搜尋下載行為、用戶對App評論投訴等等多種數據來源，我們數據來源，我們團隊續建一個有效地模型來偵測出高風險的App。想要進入big data 領域的建議或要培養的核心能力？如果要成為一個Data人,不管是叫Data Analyst或Data Scientist. 我覺得要具備三個條件：第一是Presentation 能力: Presentation可能是對Technical Background 或Non-technical Background 的或者是對外或對內部的差別。當然，共通處就是要學會用最簡單最短的文字來呈現你的分析結果。對有技術背景或非技術背景的(Non-technical background) 如果是面對非技術背景的人比如說是銷售同事，那報告的內容不需要最直接比如說公司的產品為客戶的訂單增加百分之幾，減少百分之幾的時間，圖表必須要一目了然，因為大部分非技術背景的人都不會關注分析的過程跟假設，很多人就會關注分析的結果而已。而面對技術背景的人做的Presentation，就需要做一個比較完整的報告，包括一開始的 Abstract或者叫summary或者叫TL;DR ,先把結果講出來。然後開始說整個分析的阿桑先把結果講出來。然後開始說整個分析的Assumption, Limitations , Level of confidence, Suggestions 和Next step或Action item等。對外或對內部的團隊然後對內跟對外Presentation的處理方式又有不一樣。對外部的話，一般會放大優點，縮小缺點。你會強調公司為客戶帶來的效益有多大，當解釋麼一方面沒有去做的很好的話，就必須要用一些數字來做解釋。比如說上個月我們公司為你帶來的訂單減少了30%，你可你會強調公司為客戶帶來的效益有多大，當解釋麼一方面沒有去做的很好的話，就必須要用一些數字來做解釋。比如說上個月我們公司為你帶來的訂單減少了30%，你可能使用過往的資料來證明訂單下降是跟市場季節性的變動有關的。如果是對內部觀眾的報告，那就需要以中立的手法來呈現。比如說新的產品為那就需要以中立的手法來呈現，比如說新的產品為公司訂單增加30% 但盈利卻只增加了5%，那報告必須要點出產品有成效，但整個產品只帶來一些低價值的用戶，不一定符合效益。第二條件是Documentation的能力: 網路公司很注重Documention，一方面是知識資訊傳承，另外一方面是data如何有好理解的呈現方式,因此，這時候若是能夠將資料或數據透過清楚的圖表來呈現，可以更容易幫助團隊了解了解情況。第三條件是自我學習能力: 由於網路產業變化很快，因此很重要的是要不斷學習。不管是透過內部學習，或是利用第三方網路課程像是Udemy等線上課程，都能增進自我的硬知識。我有一位資深同事，更會定期看學術論文，幫助他找靈感，相當好學。以上都是我認爲要具備的軟實力，至於Technical Skill: 我會建議目前還在學的大學生，若是對這一行有興趣，可以去修相關的課程包含以下統計軟體及圖表軟體： Excel SQL Python R Tableau 大數據的過去及目前發展趨勢大數據現在的確是很火熱的話題，一般是處理預測、分類和推薦等需求。前幾年當大家還在討論Ｍachine Learning 跟AI的時候,其實就是針對用戶的體驗和為用戶創造價值，例如說要提高搜尋的準確度、推薦跟使用者相關的產品、找出高價值的客戶等等。但從兩年前開始，特別是美國總統大選時在Facebook上面的假新聞事件，到去年Facebook 和Google 的CEO 分別到國會聽證會，引發廣泛討論用戶隱私安全、資料使用、網路資訊正確性和安全性的擔憂，這些隱憂會對網路的名譽、企業客戶的品牌安全有一定的影響。因此，很多網路公司這兩年都大量投資安全與信任（Trust and Safety）這一塊，主要打擊網路不良和危險訊息、System Gamer和網路違法行為。比如說，電商平台會打擊鑽系統漏洞以騙運費補貼或推薦新使用者折扣優惠、又或者盗版貨。社交平台打擊色情特別是兒童色情、假新聞、冒充身份，Email 抓Phishing 郵件，視頻分享平台有版權影平或不當內容影片、網路金融服務機構也在打擊各重洗黑錢和詐騙行為。總而言之，很多企業已不只單單以Business/commercial oriented 層面運用ML和AI，現在更注重Operational 層面上保護客戶和公司的利益與安全。你在網路公司待了有段時間，可以跟我們分享你的觀察嗎？有的，我覺得以下兩點是我發現網路人的共性，不管是在Google還是其他網路公司。第一個是Fast Learning：說到這個，我發現公司的TOP Sales跟一般銷售的差別，Tops sales 通常非常的好學，他們不單單只是了解商業層面，也會去請教背後的技術原理。尤其越是成功的業務，通常會不斷精進自己的能力或是知識，才能夠獲得客戶對他們的信任。另外，他們通常有很強的技術背景，能夠直接提供解答及服務給客戶。第二個是要主動的（Proactive）找專案來做在Google 有熟知的Extra mile 或是120% Project，這些都是鼓勵工程師能夠利用自己的創意去為公司創造更多價值。我覺得在網路業，本身就是要不斷懂的快速學習以及保持主動的態度，才不會被淘汰。文章原文：http://shelleyadventure.com/patrick-interview-part1/ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 192.200.144.39 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/M.1559891433.A.E7C.html

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s8922

06/07 21:42, 4年前 , 1^F

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ggggggh

06/07 21:44, 4年前 , 2^F

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clarkchang

06/07 22:13, 4年前 , 3^F

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